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World File Search System电荷状态
电池组中串行连接的锂离子电池的新型活动细胞平衡拓扑
在电池管理系统（BMS）中，细胞平衡在减轻电池堆栈中锂离子（Li-ion）细胞中电荷状态（SOC）的不一致方面起着至关重要的作用。如果单元格无法正确平衡，则最弱的锂离子电池将永远是限制电池组可用容量的一种。已经提出了不同的细胞平衡策略，以平衡连接串联的细胞中不均匀的细胞SOC。但是，平衡效率和缓慢的SOC融合仍然是细胞平衡方法的关键问题。为了减轻这些挑战，在本文中提出了一种混合占空比平衡（H-DCB）技术，该技术结合了占空比平衡（DCB）和细胞对包装（CTP）平衡方法。引入了H桥电路的整合，以绕过选定的细胞并增强控制和监测单个单元的监测。随后，DC – DC转换器用于在H-DCB拓扑中执行CTP平衡，从而有效地将能量从选定的单元转移到电池组中，从而减少了平衡时间。为了验证所提出的方法的有效性，在MATLAB/SIMULINK软件中设计了96个串联连接电池的电池组均匀分布在十个模块中，以用于充电和放电操作，结果表明，与传统的DCB方法相比，提出的H-DCB方法具有更快的6.0 h的速度6.0 H。此外，在放电操作过程中，在实验设置中使用了一包四个串联的锂离子细胞，用于验证所提出的H-DCB方法。硬件实验的结果表明，SOC收敛是在〜400 s处达到的。
海洋古细菌的烷烃厌氧降解
本文研究了二元混合电极的电化学行为，其中包括等效量的锂离子电池活性材料，即lini 0.5 MN 0.3 CO 0.3 CO 0.2 O 0.2 O 2（NMC），LIMN 2 O 4（LMO），寿命0.35 MN 0.65 MN 0.65 PO 4（LFMP）和Lifepo 4（Lifepo 4（life testro controtro）和lif intres intros introse intros intros introse contring intring intring intring intring in actring in acting and a） Operando X射线衍射（XRD）。所有可能的50:50混合组合进行了研究，并在连续和脉冲电荷和放电过程中遵循混合组分之间的电流分布。结果表明，单个材料的电压曲线对当前分布的显着影响，每个组件的有效C率在整个电荷状态（SOC）中变化。脉冲解耦电化学测试揭示了在放松过程中混合成分之间的电荷交换，展示了“缓冲效果”，该效应也已通过时间分辨的操作数XRD实验在实际混合物中精心考虑考虑束诱导的效果的真实混合物中捕获。发现电荷转移的方向性和大小取决于组件和细胞SOC的性质，也受温度的影响。这些依赖性可以合理化，考虑到混合组成部分的热力学（电压谱）和反应动力学。这些发现有助于促进对混合电极内部动力学的理解，这是对合理设计的有价值的见解，以满足锂离子电池的多样化运营需求。
能量
电荷状态（SOC）估计对于电动汽车（EV）的安全有效运行至关重要。这项工作提出了一个混合多层深神经网络（HMDNN）基于EV中的SOC估计方法。此HMDNN使用山瞪羚优化器（MGO）作为深神经网络的培训算法。我们的方法利用了EV电池的SOC与电压/当前测量值之间的固有关系，以实时准确估算SOC。我们在现实世界中电动汽车充电数据的大量数据集上评估了我们的方法，并与传统的SOC估计方法相比证明了其有效性。采用了四种不同的电动汽车电池数据集，这些电动汽车是动态压力测试（DST），北京动态压力测试（BJDST），联邦城市驾驶时间表（FUD）和高速公路驾驶时间表（US06），其温度不同的0 O C，25 O C，45 O C，45 O C，45 O C。比较是用基于Mayfly优化算法的DNN，基于粒子群优化的DNN和基于后传播的DNN进行的。所使用的评估指标是归一化的均方误差（NMSE），均方根误差（RMSE），平均绝对误差（MAE）和相对误差（RE）。所提出的算法在所有数据集中平均达到0.1％NMSE和0.3％的RMSE，这验证了所提出模型的有效性能。结果表明，与现有方法相比，提出的基于神经网络的方法可以实现更高的准确性和更快的收敛性。这可以实现更有效的EV操作并改善电池寿命。
锂离子电池产品数据表 - 北美
锂离子电池遵守行业和法律标准规定的所有适用运输法规，其中包括联合国关于危险货物运输的建议； IATA危险货物法规和美国点要求的第64版。电池和电池已经对联合国关于运输危险货物手册和标准的运输建议的第38.3节进行了测试。此安全数据表中列出的所有电池小于或等于100 WHR；因此，可以将多达2个没有设备的无需设备的电池运到包装中，以“除外”的数量运输，并且不需要以完全受管制的9类危险材料运送。如果使用空中运输将超过2个没有设备的电池运到一个包装中，则该包装被视为完全监管的装运，必须满足更严格的文档，标记和标签要求。所有没有设备的锂离子电池的空气发货都要求电池的电荷状态不超过额定设计能力的30％，并且被禁止使用客机（仅限货物飞机）发货。根据特殊规定188。Batteries Alone UN3480, Lithium Ion Batteries Air Shipments (IATA) – Packing Instruction 965, Section 1B Sea Shipments (IMDG Code, 2020 Edition, including Amendment 40-20) – Special Provision 188 Europe Road Transportation (ADR) – Special Provision 188 US Road Transportation (DOT) – 49 CFR 173.185(c) Batteries with or in Equipment UN3481, Lithium Ion设备中装有设备或锂离子电池的电池。空运（IATA） - 包装指令966或967，第二部分海上发货（IMDG代码，2020年版，包括修正案40-20） - 特别规定188欧洲公路运输（ADR） - 特别规定188 US Road Transportation（DOT） - DOT） - DOT） - 49 CFR 173.185（C）（C）
人类多形性胶质母细胞瘤的神经节苷脂
摘要：多形性胶质母细胞瘤 (GBM) 是一种恶性、高度侵袭性的 IV 级脑肿瘤，可迅速渗入附近组织，由于其预后不良和治疗方法有限而引起了广泛关注。在 GBM 中，几乎所有肿瘤细胞都表现出异常的细胞表面糖基化模式，这是由于其生物合成或合成后修饰过程的改变。由于神经节苷脂 (GG) 被认为是肿瘤相关抗原，我们在此对从 GBM 样本中提取和纯化的天然神经节苷脂混合物进行了全面分析。为此，我们对高效离子淌度分离质谱 (IMS MS) 进行了彻底优化，以发现 GBM 特异性结构并评估其作为肿瘤标志物或可能的相关抗原的作用。根据电荷状态、碳水化合物链长度、唾液酸化程度和神经酰胺组成，通过 IMS 分离 GG，鉴定出不少于 160 种不同成分，是之前鉴定结构数量的 3 倍。检测到的 GG 和脱唾液酸 GG 的特点是神经酰胺和聚糖组成具有高度异质性，包含多达五个 Neu5Ac 残基。发现肿瘤以相等且高比例的 GD3 和 GT1 形式为主，神经酰胺中 C24:1 脂肪酸的含量较高。通过仅出现一个迁移率特征和诊断性碎片离子，使用碰撞诱导解离 (CID) 进行的 IMS 串联质谱首次揭示了新提出的 GT1c(d18:1/24:1) 的存在，作为一种潜在的 GBM 标记物。关键词：人类多形性胶质母细胞瘤、神经节苷脂、生物标志物、离子迁移分离/质谱法 (IMS MS)、碰撞诱导解离
使用无监督的嵌入学习
对静电定义的半导体量子点进行了深入研究，以进行固态量子计算[1-4]。栅极电极旨在分别控制电化学电位和隧道屏障[5，6]。但是，这些设备参数在非单调方面变化，并且并不总是可以通过应用的门电压来预测，从而使设备调整为复杂且耗时的任务。全自动设备调整对于半导体Qubit电路的可扩展性至关重要。调整静电定义的量子点设备可以分为三个阶段。第一个阶段是超粗调节，它包括设置栅极电压，以创建电子或孔的结合潜力。第二阶段（称为粗调）着重于识别和导航量子点设备的不同操作机制。第三阶段，称为精细调整，涉及优化特定的电荷转换集。最近已经实现了第一个调整阶段的完整自动化[7]。使用卷积神经网络证明了自动粗调调谐，以识别双量子点状态[8]并达到任意电荷状态[9]。模板匹配也用于导航到单电子制度[10]。在此阶段，虚拟栅极电极可用于独立控制每个量子点的电化学电位[11，12]。但是，这些方法仅允许优化从执行的测量值估算并依赖校准的设备参数。vae以前关于自动调节的工作重点是通过系统修改栅极电压来实现两个量子点之间隧道耦合的目标值[13，14]。在这里，我们演示了一种自动化方法，用于同时调整多个设备参数，例如隧道速率和点间隧道耦合，而无需参数化所需的测量功能。我们的方法基于变异自动编码器（VAE）。
对具有州依赖性过渡概率的电池储能系统的Bernoulli模型的初步调查
1。简介现代电力系统中可再生能源的渗透不断增加，导致了在电网稳定性和能源管理方面的新挑战（Zhao等人。2012）。太阳能和风的间歇性和不可预测的性质要求采用灵活的资源，例如储能系统，以实时平衡供求（Fernandez-Blanco等人。2017）。在这种情况下，电池储能系统（BES）的管理已成为一项至关重要的任务，这是由于可再生生成和负载需求的固有不确定性而复杂化，从而使充电和放电周期的精确安排变得困难（Ghiassi-farrokhfal等人。2016）。文献中已经提出了几种方法来解决此问题，从确定性优化方法（Wu等人2014）到随机动态编程（Zhang等人。2013）。但是，这些技术中的大多数都依赖于简化的电池模型，并且没有完全捕获存储过程的复杂动力学，例如充电和放电效率对电荷状态的依赖（SOC）（Rao等人2005）。 在本文中，我们为BES提出了一个随机模型，该模型解释了更新和负载需求的不确定性。 所提出的模型表示BES的充电和放电过程是上游可再生能源和下游载荷之间的缓冲，具有状态依赖性充电和放电效率。 该模型的关键特征是加入重新启动级别，该级别可以控制输入能量。2005）。在本文中，我们为BES提出了一个随机模型，该模型解释了更新和负载需求的不确定性。所提出的模型表示BES的充电和放电过程是上游可再生能源和下游载荷之间的缓冲，具有状态依赖性充电和放电效率。该模型的关键特征是加入重新启动级别，该级别可以控制输入能量。通过设置电池再次开始充电的最低充电阈值，该模型旨在降低以低效率值充电BES的可能性，从而提高整体系统效率
基于Arduino Uno
摘要随着人们对全球变暖的意识，对清洁燃料和能源的需求正在增加，因此，电动汽车和混合动力汽车的趋势稳定。排放深度（DOD），温度和充电算法都对电池性能产生影响。使用Arduino，本研究试图对电池的电压和电流水平进行测量。铅酸电池能够为广泛的应用供电。他们很容易找到，负担得起，并为与之相关的任何事物提供了很多力量。不幸的是，如果未监控电荷，电池最终将用光电源。需要额外的电池电流和电池电压才能找到电池的充电。可以根据电池的输出电压确定电池的大致电荷。该项目总结了有关电池健康监测系统的许多研究。电动汽车在现代世界中越来越受欢迎，与之相关的技术也在发展中，因为它是研究最多的主题之一。电动汽车是环保的，有助于减少空气和噪声污染。我们可以观察到过热是电动汽车的大问题。因此，要解决它，需要研究和开发可用于控制电动电动电动电池温度的系统。使用DHT-11传感器，我们正在设计该型号，该型号将在电池高于超过超过的值时冷却电池，并使用Arduino和冷却风扇确定。1。这些车辆称为电动汽车（EV）。关键字：电气`车辆，直流电动机，监视系统，充电系统充电系统，热控制。介绍现在，电池供电的车辆正在越来越受欢迎，这主要是由于其环境友好的性质。在电动汽车中正在进行大量研究，以使其现实并安全地用于现实世界中。一个非常重要的部分，也称为电动车辆的心脏是电池管理系统（BMS）。电池管理系统是用于监视电池不同方面的中央单元，该电池用于电动汽车或任何电动系统（例如电荷状态（SOC），温度，电压和电流咆哮等）。该项目基于电动汽车的监测温度和实施纠正措施维护电池
通过机器学习来推进电动汽车的电荷管理：技术评论
摘要随着电动汽车的份额增加，电动汽车暴露于更广泛的驾驶条件（例如极端天气），从而降低了其铭牌等级以下电动汽车的性能和驾驶范围。为了确保客户的信心和支持电动汽车采用率的稳定增长，对电池的准确估算以及通过最佳的充电/放电决定保持电池健康状况至关重要。最近，车辆制造商已开始采用机器学习技术来改善收费管理，以更好地将其车辆的短期（收费状态）和长期（健康状况）绩效提供信息。这篇全面的评论文章探讨了电动汽车中机器学习和电荷管理状态的交集。认识到电荷状态在优化电动汽车性能中的重要性，本文首先要评估传统的收费估计方法。随后，它深入研究了机器学习技术和相关算法对收费管理状态的变革性影响。通过各种案例研究的视角，本文演示了基于机器学习的电荷估计如何使电动汽车能够做出明智的和动态的能源使用决策，提高效率并延长电池寿命。数据可用性，模型解释性和实时处理约束的挑战被认为是对机器学习技术广泛采用的障碍。尽管面临这些挑战，但在收费管理状态下，机器学习的未来前景似乎很有希望，诸如深度学习和强化学习等新兴趋势有望完善收费估计准确性的状态。此外，这项研究阐明了机器学习在提高电动汽车的电荷管理效率和有效性的变化潜力，并提供了关键的见解。机器学习是在电动汽车的充电管理状态下改变游戏的力量，为既环保和高效的智能和自适应车铺平道路。这个不断发展的领域邀请了进一步的研发，使其成为汽车行业中至关重要而令人兴奋的领域。
高电荷离子的量子逻辑光谱
所有物质的结构和性质都由基本相互作用和对称性决定。对于可见物质的小组成部分——原子来说尤其如此。因此，原子光谱的研究是提高我们对自然理解的重要工具。高电荷离子构成了所有原子系统的大多数，因为每个单独的元素都具有与电子一样多的电荷状态，并且它们在宇宙中无处不在。因此，它们的系统研究不仅是原子物理学的一个组成部分，而且对天体物理学、核物理学和聚变研究等许多其他领域也具有重要意义。最近，高带电离子中的光学跃迁已被提出用于粒子物理标准模型之外的未知物理的敏感测试和新型光学原子钟。然而，由于实验方法不充分，相对光谱精度仅略优于 10 −6，迄今为止阻碍了此类项目的实施。在这项工作中，我们首次展示了高电荷离子的相干激光光谱。与以前使用的光谱方法相比，精度可以提高约 8 个数量级。以高电荷40 Ar 13 +离子中的光学2 P 1 / 2 – 2 P 3 / 2精细结构跃迁为例进行了研究。将该物种的单个离子从热等离子体中分离出来，并将其与激光冷却的单电荷 9 Be + 离子一起作为双离子晶体存储在低温保罗阱的谐波势中。然后，这个耦合的量子力学系统被冷却到运动基态——这是高电荷离子所达到的最冷状态。利用量子逻辑，可以制备40 Ar 13 +离子的电子态，经过光谱分析后，转移到9 Be +逻辑离子并进行检测。此外，还测量了激发态的寿命和 g 因子——后者具有前所未有的精度，这使得解决狭义相对论、电子相互作用和量子电动力学的效应成为可能，并澄清了不同理论预测之间的差异。所展示的概念普遍适用于高电荷离子。因此，这项工作开辟了高带电离子用于各种基础物理测试的潜力，用于探索未知物理（例如第五种力、基本常数的变化和暗物质）以及用于未来的光学原子钟。